要理解原子和分子水平上的许多物理过程,需要在基本的量子力学水平上对系统动力学有详细的了解。这些知识反过来又可以用来设计或发现具有潜在实际应用价值的新材料。

例如,磁性材料可能处于即将到来的电子革命的最前沿。通过利用磁性分子系统的动力学,未来的电子设备,如持久的纳米级存储器或抗噪声的量子计算平台将成为可能。这类系统的磁性是由其原子的磁矩或自旋决定的。由于自旋是一种真正的量子力学性质,因此这些系统通常也被用作量子现象研究的真实测试平台。

在一篇发表在同行评审期刊《自然物理》上的论文中,IBM团队提出了一种利用量子计算机提供的优越功能来研究这种系统的新方法。通过使用量子算法和量子硬件, IBM研究团队和来自意大利大学的合作者在模拟和解释有限尺寸自旋系统上的实验时,已经展示了实现量子加速甚至量子优势的潜力。这种系统可以构成未来自旋电子器件的基础,其中自旋是信息的载体。探测这种有限尺寸自旋系统的技术选择是非弹性中子散射。这项技术的挑战之一是计算效率:一旦自旋系统变得足够大以用于有趣的应用,模拟和解释非弹性中子散射实验所需的计算资源就会呈指数级增长,最终使经典计算机无法处理。

用于模拟的IBM Q处理器

四维非弹性中子散射(4D-INS)是表征有限尺寸自旋系统量子行为的最有力工具之一。与经典系统不同的是,量子自旋团簇的Hilbert空间随系统尺寸呈指数增长,这使得在经典计算机上计算它们的动力学性质非常困难。相反,由于所需量子比特数量的线性缩放,同样的模拟可以在容错量子计算机上轻松完成。在这项工作中,研究人员开发了一种量子模拟算法,可以重建从中子散射实验获得的信号,这使得复杂磁性分子系统的研究能够在未来的材料设计中具有重要意义。

为了证明其算法的有效性,研究人员将其应用于各向同性和各向异性自旋二聚体和三聚体的研究中,并作为实验用例。由于它们的拓扑结构不同,四量子比特处理器ibmqx4用于计算最近邻相关性,而五量子比特芯片ibmqx5用于计算次最近邻相关性。此外,还使用更大的ibmq20芯片来计算同一设备上的最近邻和次近邻相关函数。

(参见下图1,用于这些计算的量子电路示意图如图1d所示。)

QC资讯丨利用量子计算的力量加速磁性材料的研究-量子客
图1.a:ibmxq4(a),ibmqx5(b)和ibmq20(c)芯片上的自旋三聚体的映射,其中量子比特1-3编码自旋离子,ancilla(a)用于测量(橙色圆圈)。由于它们的拓扑结构不同,ibmqx4用于最近邻相关性,而ibmqx5用于次最近邻相关性。在新的ibmq20上改进的连接性和减少的门控误差使我们能够实现双向CNOT门,以及同时探测同一设备上的最近邻和次最近邻相关性。d,用于计算相关函数和Trotter分解的量子电路的草图。

为了评估方法的可扩展性,团队研究了量子设备上发生的不同错误的来源和传播。研究人员发现系统相干误差(SCEs) 是目前主要的限制因素,即使没有改善非相干误差,减小系统相干误差也能使量子比特的规模扩大。团队还开发了一种新的错误缓解方法,使计算结果与理论预测具有很好的定量一致性。

接近量子加速和量子优势

由于最近发布的第四代20-qubit处理器,它的量子体积达到了创纪录的16,研究团队离更详细地探索量子物理世界更近了一步。他们的工作表明,在量子磁学的应用中,量子加速可以通过20到30个量子比特来实现,量子优势可以用大约50个量子比特来实现,这可能比电子结构计算的预测要早。除了在基础物理学中的应用,类似的量子算法将在未来为解决药物化学、金融和人工智能等领域的工业问题提供新的机会。

这项研究由帕尔马大学的Stefano Carretta教授的团队以及P. Santini教授和A. Chiesa博士,帕维亚大学的一个由Dario Gerace教授领导,博士生Francesco Tacchino和Michele Grossi(意大利IBM公司的IT架构师和执行博士生)组成的小组,以及Ivano Tavernelli博士,他是IBM Research - Zurich的量子模拟高级算法的全球领导者。这个研究团队是IBM与几所意大利大学在量子计算战略主题上建立强大网络的结果,这一合作的特点是强大的协同作用,必将在未来继续发展。

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